Vamos a sumergirnos en cómo DevOps Center cambiará la forma en que sus equipos de desarrollo gestionan los cambios.
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Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .
El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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Einstein Studio es una plataforma fácil de usar que le permite crear y poner en funcionamiento la IA en Salesforce. La plataforma aprovecha el poder de otras plataformas de IA, como Amazon SageMaker y Google Cloud Vertex AI, para que pueda crear, entrenar e implementar modelos de IA personalizados de forma externa utilizando datos en Salesforce. En este blog, presentamos Einstein Studio y exploramos cómo la capacidad de traer su propio modelo (BYOM) generalmente disponible puede generar resultados para su negocio.
Einstein Studio le permite conectarse fácilmente a modelos predictivos o generativos y usarlos en el flujo de trabajo en Salesforce. Por ejemplo, los modelos predictivos se pueden usar para puntuar clientes potenciales, recomendar productos o detectar abandonos. Con modelos generativos, puede crear contenido como resúmenes de casos, respuestas de correo electrónico y descripciones de productos. Para obtener más información sobre la IA generativa y los modelos de lenguaje extenso (LLM), consulte el blog de Salesforce 360 .
Conectar un modelo con Einstein Studio es simple. Puede integrar fácilmente su modelo con Data Cloud para acceder a predicciones e información en tiempo real y usar la información de varias maneras. Por ejemplo, para enriquecer los perfiles de los clientes, crear segmentos y personalizar la experiencia del usuario final en diferentes canales. También puede usar un modelo generativo para crear campañas de correo electrónico personalizadas basadas en las preferencias de un cliente y su comportamiento de compra.
Estos son algunos de los beneficios de usar un modelo de Amazon SageMaker con datos de Data Cloud en Einstein Studio.
Estos son algunos casos de uso en los que Einstein Studio puede mejorar la experiencia del cliente y agregar un toque personal.
Un minorista puede crear un modelo de IA personalizado para predecir la probabilidad de que un cliente compre atuendos específicos en función de los datos de compromiso, como su historial de compras o actividad en línea. Luego pueden implementar el modelo y utilizar Einstein Studio para ofrecer recomendaciones de productos hiperpersonalizados a los clientes a través del canal más apropiado, incluido el correo electrónico, una aplicación móvil o las redes sociales.
Una agencia de viajes puede conectar los datos de CRM, como el historial de reservas del cliente y las preferencias de viaje, con datos que no son de CRM, como reseñas de destinos y previsiones meteorológicas. Luego pueden implementar modelos de IA predictivos y generativos para predecir qué destinos atraen a clientes específicos y generar recomendaciones de correo electrónico personalizadas para ellos.
Una marca automotriz puede usar inteligencia artificial predictiva para determinar cuándo es probable que un automóvil necesite mantenimiento y detectar reclamos de seguros fraudulentos. Luego, la IA generativa se puede utilizar para personalizar las campañas de marketing de los clientes en función de las necesidades y preferencias individuales.
En esta sección, analizamos brevemente el flujo de trabajo de la aplicación con Einstein Studio.
En este flujo de trabajo, el conector de Python otorga a SageMaker acceso seguro a los objetos de Salesforce Data Cloud. Después de la autenticación, los especialistas en datos pueden explorar y preparar los datos, y realizar tareas de ingeniería de funciones para el desarrollo y la inferencia de modelos de IA mediante la interfaz visual interactiva de SageMaker Data Wrangler .
El flujo de trabajo anterior es específico de Data Wrangler. Pero, ¿qué sucede si es un científico de datos y planea usar los cuadernos de SageMaker Studio para desarrollar y preparar sus modelos personalizados? Una vez que se aprueba un modelo en el registro de SageMaker, simplificamos el proceso con una plantilla de proyecto de SageMaker para Salesforce para automatizar la implementación en un extremo de invocación.
Este extremo de invocación se configura como destino en Einstein Studio y se integra con las aplicaciones de Salesforce Customer 360. Para obtener más información sobre este flujo de trabajo, consulte el blog de AWS .
Hay dos formas de consumir predicciones. Usando acciones invocables en Flow y Apex, o con análisis ad hoc.
Aquí hay un flujo que usa una acción invocable para crear recomendaciones de productos para un cliente.
En este ejemplo, un administrador usa Flow Builder para separar los registros de individuos unificados para verificar si se realizó una compra reciente. Si se realizó la compra, la acción invocable obtiene la inferencia del modelo de Einstein Studio y recomienda el siguiente mejor producto a un cliente.
Esta acción invocable también se puede llamar en Apex. Vea el ejemplo a continuación.
<dx-code-block title language="apex" code-block="Invocable.Action action = Invocable.Action.createCustomAction('cdpGetMlPrediction', 'EinsteinStudio_model_name');
action.setInvocationParameter('variable_1', '10');
action.setInvocationParameter('variable2', '20');
action.setInvocationParameter('variable3', '30');
List results = action.invoke();
if (results.size() > 0 && results[0].isSuccess()) { System.debug(‘Result is: ‘ + results[0].getOutputParameters().get(‘param_score’));
} else { System.debug(‘Error message’ + results[0].getErrors());
} «>
Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en Flow y Apex, consulte la Ayuda de Salesforce .
Query API es otra forma rápida de obtener puntajes de predicción para los datos que residen en Data Cloud. Con Query API, puede usar el punto final de inferencia y funciones de predicción de llamadas para probar el punto final.
Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en QueryAPI, consulte la Ayuda de Salesforce .
Einstein Studio es una plataforma de IA fácil de usar que permite a los equipos de ciencia e ingeniería de datos crear, entrenar e implementar modelos de IA utilizando plataformas externas y datos en Data Cloud. Las plataformas externas incluyen Amazon SageMaker, Google Cloud Vertex AI y otros servicios de IA predictivos o generativos. Una vez que esté listo, puede utilizar los modelos de IA en tiempo real para impulsar cualquier aplicación de ventas, servicios, marketing, comercio y otras en Salesforce.
Daryl Martis es el Director de Producto de Salesforce para Einstein. Tiene más de 10 años de experiencia en la planificación, creación, lanzamiento y gestión de soluciones de clase mundial para clientes empresariales, incluidas soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático y en la nube. Anteriormente trabajó en la industria de servicios financieros en la ciudad de Nueva York. Síguelo en LinkedIn o Twitter .
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La CLI (interfaz de línea de comandos) de Salesforce es la piedra angular del desarrollo de Salesforce y, como cualquier otra herramienta, evoluciona con el tiempo. Esta publicación es la segunda de una serie de blogs de dos partes sobre sf (v2), la nueva y mejorada CLI de Salesforce. En la Parte 1 , echamos un vistazo a las novedades de sf (v2) y, en esta parte final, exploraremos los nuevos comandos de estilo sf y patrones de banderas y compartiremos cómo puede migrar desde comandos de estilo sfdx y patrones basados en banderas. en nuestra experiencia con aplicaciones de muestra . Si bien la migración puede parecer intimidante a primera vista, compartiremos algunos consejos sobre cómo facilitar la transición.
sfSi ha estado usando la CLI durante algún tiempo, probablemente comenzó a notar una serie de advertencias en los comandos que usa con frecuencia, como este:
sfdx force:source:push
Warning: We plan to deprecate this command in the future. Try using the "project deploy start" command instead.»>
Estos cambios son el resultado del trabajo continuo en Salesforce CLI Unification que comenzó hace varios lanzamientos (más detalles en la primera parte de esta serie).
Desde entonces, cada vez que instala la CLI de Salesforce, obtiene los dos ejecutables ( sfdx y sf ). Puede usar cualquiera de estos ejecutables ya que la mayoría de los comandos son interoperables, pero le recomendamos que comience a usar sf en su trabajo diario para prepararse para el futuro.
Debido a que sf cubre más que solo el desarrollo de la plataforma central, ofrece una nueva taxonomía de comandos simplificada que refleja el flujo de trabajo de un desarrollador típico en lugar de las marcas, productos o funciones de Salesforce.
Un ejemplo práctico de esto es el comando sf org create . Con este nuevo comando, la intención es más clara: llamas a la misma base de comandos con scratch , sandbox , shape , snapshot o user , mientras que en sfdx tenías que usar una combinación de diferentes comandos ( force:org:create , force:user:create ) y flags ( --type=scratch o --type=sandbox ) para obtener el mismo resultado.
Otra característica interesante de sf es que incluye más comandos visuales e interactivos, como la creación de organizaciones con la capacidad de reanudar operaciones de larga duración en caso de tiempo de espera.
sf Además de simplemente cambiar el nombre del ejecutable de sfdx a sf , hay una serie de cambios que se aplican a los comandos CLI al actualizar sus proyectos. La documentación de la CLI de Salesforce proporciona una buena descripción general de estos cambios, pero destacaremos los que nos afectaron durante la actualización de nuestras aplicaciones de muestra.
sfdx comunes y sus equivalentes sf En primer lugar, el tema force se eliminó de la mayoría de los comandos, lo cual es una buena noticia, ya que acorta los comandos. El otro cambio importante es que los temas, comandos y subcomandos, que antes estaban separados por dos puntos como en sfdx force:org:list , ahora están separados por espacios, como en sf org list .
Mirando más de cerca los comandos que usamos a diario cuando trabajamos en aplicaciones de muestra, aplicamos los siguientes cambios:
| Comando sfdx heredado | Comando sf equivalente | Migración Comentarios |
sfdx force:org:delete -p -u recipes |
sf org delete scratch -p -o recipes |
Se debe agregar el subcomando scratch .El indicador de la organización de destino cambia de -u a -o . |
sfdx force:org:create -s -f config/project-scratch-def.json -d 30 -a recipes |
sf org create scratch -d -f config/project-scratch-def.json -y 30 -a recipes |
Se debe agregar el subcomando scratch .El indicador "asignar organización predeterminada" cambia de -s a -d .El indicador de duración de la organización borrador cambia de -d a -y . |
sfdx force:source:push |
sf project deploy start |
Este es un cambio significativo, pero el nuevo comando funciona para todos los formatos de proyecto (fuente o metadatos). Anteriormente, necesitaba comandos distintos. |
sfdx force:user:permset:assign -n recipes |
sf org assign permset -n recipes |
El tema cambia de user a org y cambia el orden de los subcomandos. |
sfdx force:data:tree:import -p data/data-plan.json |
sf data import tree -p data/data-plan.json |
|
sfdx force:org:open -p lightning/n/Hello |
sf org open -p lightning/n/Hello |
|
sfdx force:apex:test:run -c -r human -w 20 |
sf apex test run -c -r human -w 20 |
Si está buscando otros comandos, la documentación de CLI proporciona una lista completa de comandos sfdx con sus equivalentes sf . Cada vez que reemplace un comando, asegúrese de revisar sus banderas en busca de cambios, especialmente si usa las banderas de formato corto (un solo carácter) ( -o en lugar de --target-org por ejemplo). Puede ejecutar cualquier comando con el indicador -h o --help para obtener su descripción.
ℹ️ Edición del 27 de julio de 2023: en lugar de expresiones regulares, puede usar un script de migración como se documenta aquí .
Cuando analizamos la migración de nuestros proyectos de aplicaciones de muestra , sabíamos que necesitaríamos automatizar parte del proceso, ya que había cerca de 1700 referencias a sfdx en más de 200 archivos. Para obtener los resultados más precisos aquí, asegúrese de agregar un espacio después de sfdx en su término de búsqueda y excluya la carpeta node_modules de su búsqueda, como hicimos aquí:
Comenzar con una búsqueda es un buen primer paso. Le ayuda a darse cuenta de que tendrá que migrar sus comandos en un par de lugares, como:
Luego puede ir más allá experimentando con una búsqueda y reemplazo de expresiones regulares (RegEx) en VS Code. Este enfoque es una forma rápida de iniciar la migración. Funciona bien para la búsqueda, pero no es perfecto como reemplazo, ya que algunos comandos requieren actualizaciones manuales. En cualquier caso, siempre pruebe el resultado de sus cambios antes de enviarlos a producción.
Comience ejecutando esta búsqueda RegEx y reemplace:
Tenga en cuenta el uso de tres grupos de captura encerrados entre paréntesis en la expresión de búsqueda y representados por signos de dólar seguidos de un número en la expresión de reemplazo. Los grupos de captura le permiten retener dinámicamente ciertos valores (palabras como temas, comandos y subcomandos en nuestro caso) mientras realiza cambios en el resto de la línea (reemplazando los separadores de dos puntos con espacios en nuestro caso).
Si desea obtener más información sobre este RegEx u otros, le recomiendo que consulte regex101.com , ya que proporciona una explicación de la sintaxis y un campo de juego para probar expresiones.
Aquí hay un ejemplo de la entrada y salida en VS Code de la expresión anterior (no olvide activar el modo RegEx como lo indica la flecha roja):
Notará que esta primera ronda de búsqueda y reemplazo no es perfecta ya que obtiene algunos caracteres de espacio adicionales en el texto reemplazado. Puede arreglar esto fácilmente ejecutando una segunda operación RegEx de búsqueda y reemplazo como esta:
Una vez que ejecute este último RegEx, todavía hay un par de cambios manuales que necesitará para operar. Como vimos anteriormente en la tabla de equivalencia de comandos, estas son las cosas clave a tener en cuenta:
sf user assign permset es incorrecto: user debe ser reemplazado por org .sf org create scratch -s -f config/project-scratch-def.json -d 30 -a recipes es incorrecto: el indicador -d debe reemplazarse por -y y el indicador -s debe reemplazarse por -d . Afortunadamente, la mayoría de estos cambios no son demasiado difíciles de aplicar y puede migrar con bastante rapidez a los comandos de estilo sf . Lo dejaremos con una vista de diferencias de GitHub que resume todos los cambios que fueron necesarios para migrar una de nuestras aplicaciones de muestra.
Eso es un resumen de esta breve descripción general de la migración de los comandos sfdx -style a los comandos sf -style. Vislumbró el beneficio del ejecutable sf y su nueva sintaxis. Esperamos que se beneficie de nuestra experiencia de migración y de nuestros consejos al actualizar sus proyectos.
Philippe Ozil es un defensor principal de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en la plataforma de Salesforce. Escribe contenido técnico y habla con frecuencia en conferencias. Es un desarrollador full-stack y disfruta trabajar en proyectos DevOps, robótica y VR. Sígalo en Twitter @PhilippeOzil o consulte sus proyectos de GitHub @pozil .
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Estamos encantados de anunciar la disponibilidad general de Scale Center , una potente aplicación diseñada para ayudar a nuestros clientes a optimizar sus implementaciones de Salesforce con información mejorada sobre rendimiento y escalabilidad. Scale Center revoluciona la forma en que los equipos abordan el desarrollo, las pruebas y el monitoreo al proporcionar acceso de autoservicio y casi en tiempo real a las métricas de rendimiento de la organización y a los conocimientos prácticos.
En esta publicación, escuchará cómo Salesforce Scale Center ayuda a los ingenieros, arquitectos, desarrolladores y administradores de rendimiento a evaluar y resolver de manera proactiva los problemas de rendimiento en sus implementaciones de Salesforce, lo que permite a las empresas escalar con confianza.
Escalar de manera eficiente es un aspecto crítico del diseño e implementación de aplicaciones en la plataforma Salesforce. Muchos clientes solo se dan cuenta de los problemas de escalabilidad una vez que los usuarios finales comienzan a informar un rendimiento y usabilidad degradados; en este punto, estos problemas ya han afectado el negocio. Diseñar para el futuro y predecir y simular el tráfico comercial futuro puede ser un desafío. Si bien algunos errores pueden detectarse durante la fase de diseño, la mayoría de los errores ocurren solo durante el tiempo de ejecución en producción y, a veces, se manifiestan durante las cargas máximas.
Salesforce Scale Center proporciona la visibilidad necesaria de las métricas de rendimiento necesarias para aislar los puntos críticos y la capacidad de profundizar en estos puntos críticos para el análisis de la causa raíz y la guía de remediación. Con Salesforce Scale Center, ahora puede abordar la escalabilidad de la aplicación de manera proactiva en lugar de reactivamente, asegurando soluciones más disponibles, receptivas y de rendimiento para su usuario final.
Salesforce Scale Center permite a los clientes ver una instantánea de las métricas de rendimiento de su organización durante un intervalo de tiempo definido. A los clientes se les proporciona un panel único de visualización de errores comunes, incluidos inicios de sesión fallidos, errores de Apex simultáneos y errores de Rowlock. Además, los clientes pueden ver las métricas clave visualizadas en un gráfico durante la duración del intervalo de tiempo, incluido el tiempo de solicitud promedio, el tiempo de CPU de la base de datos y los errores totales. Con esta vista, los clientes pueden identificar rápidamente puntos críticos de rendimiento y escala.
Salesforce Scale Center no se detiene simplemente en la visibilidad. Una vez que se observan puntos críticos, problemas y picos dentro de las métricas de rendimiento, los clientes pueden investigar los componentes y sistemas que están causando el problema.
Echemos un vistazo a nuestro primer caso de uso: optimizar el rendimiento de la base de datos. Imagine un escenario en el que los usuarios finales informen que el proceso de registro de su aplicación lleva mucho tiempo y falla con frecuencia. A continuación, explicaremos cómo puede abordar este problema utilizando Salesforce Scale Center.
2. En el gráfico, haga clic y arrastre para resaltar los picos en las métricas de rendimiento.
3. Seleccione el tipo de informe e inicie un análisis de la base de datos.
4. Cambie a la pestaña Análisis de rendimiento para ver el informe generado.
5. Dentro del informe, puede identificar las principales consultas SOQL por tiempo de CPU de base de datos y procesos DML para solucionar qué acciones específicas están provocando una mala experiencia del usuario final.
Los tipos de informes disponibles en Salesforce Scale Center incluyen: Resumen de Apex, Apex concurrente, Rendimiento de base de datos, Rendimiento de flujo, Límites reguladores, Vistas de lista e informes, Rendimiento de integraciones y Bloqueo de fila. Adicionalmente, existe un informe consolidado que engloba todos los análisis.
Al seguir estos pasos y aprovechar el poder de Salesforce Scale Center, los desarrolladores pueden abordar los cuellos de botella en el rendimiento y optimizar los procesos para mejorar la eficiencia.
Salesforce Scale Center permite a los clientes comparar las métricas de rendimiento de la organización en diferentes períodos de tiempo. Los casos de uso clave incluyen:
2. Compare las métricas de primera línea.
3. Compare los gráficos de rendimiento de la organización.
Al aprovechar la función de comparación de Scale Center, los desarrolladores pueden obtener información valiosa sobre el rendimiento de la organización, identificar áreas de optimización y garantizar un proceso de implementación fluido y eficiente.
Scale Center es de uso gratuito y está disponible en todas las organizaciones de sandbox de copia completa y de producción de UE.
Consideraciones del producto:
Para acceder al Centro de escala:
Tenga en cuenta que las métricas de rendimiento pueden tardar hasta dos horas en aparecer después de habilitar Scale Center.
Justin Saintil es Gerente de Producto Asociado en Salesforce y trabaja en la Cartera de Productos de Escalabilidad.
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La CLI de Salesforce es una de las herramientas de desarrollo más importantes de nuestro ecosistema. La CLI es el compañero diario de los desarrolladores de Salesforce para crear, probar, implementar y más. Además, la CLI es fundamental para las prácticas de DevOps, como la integración continua, donde la automatización es clave. Después de siete años de disponibilidad general, ahora estamos entrando en un nuevo capítulo para la CLI de Salesforce.
Esta publicación es la primera de una serie de blogs de dos partes sobre sf (v2), la nueva y mejorada CLI de Salesforce. En la Parte 1, veremos las novedades de Salesforce CLI sf (v2). Luego, en la segunda parte de la serie, nos sumergiremos en cómo puede migrar de comandos y banderas de estilo sfdx a los nuevos comandos y patrones de bandera de estilo sf .
sf (v2) Hace aproximadamente dos años, el equipo de CLI de Salesforce se embarcó en una iniciativa de unificación con la visión de unificar las diversas experiencias de CLI en todo el ecosistema de Salesforce. Anunciamos la próxima evolución de nuestra CLI de Salesforce con un nuevo ejecutable llamado sf . La creación de sf como una CLI separada nos dio la oportunidad de diseñar, probar y lanzar no solo una nueva estructura de comando para un rápido desarrollo entre nubes, sino también una CLI más intuitiva, eficaz y fácil de usar.
Hoy, nos complace anunciar la disponibilidad general (GA) de la segunda versión (v2) de sf . Esta es una versión principal de sf CLI que es lo suficientemente inteligente como para comprender todos sus comandos sfdx , así como los comandos sf , con tiempos de instalación y actualización mucho más rápidos. La CLI sf (v2) es todo lo que es sf y sfdx . Después de instalar sf (v2), tendrá acceso a todos los comandos sfdx y sf , y podrá continuar ejecutando cualquiera de ellos.
La CLI sf (v2) es nuestro camino a seguir. Le permite experimentar actualizaciones e instalaciones más rápidas ya que el tamaño de instalación/descarga se ha reducido considerablemente.
Esto significa que todas las capacidades nuevas vendrán solo a través de sf (v2) y dejaremos de publicar actualizaciones en sfdx (excepto las correcciones relacionadas con la seguridad). Además, todas las nuevas correcciones y características del complemento CLI solo entrarán en sf (v2).
Después de una importante investigación de UX, hemos introducido nuevos comandos de estilo sf y patrones de bandera para brindar una mejor experiencia de usuario. Sin embargo, si le preocupan los esfuerzos necesarios para migrar de sfdx a sf , ¡tenemos buenas noticias para usted! Todavía puede usar los comandos sfdx y la CLI sf seguirá respondiendo de la misma manera. Además, solo tendrá un conjunto de complementos CLI en lugar de uno para sfdx y otro para sf (v1). (Nota: si ha instalado complementos, todos los complementos en sf estarán disponibles en sf (v2). Sin embargo, los complementos en sfdx no están disponibles automáticamente en sf (v2). Instale los que necesita usando sf plugins install ) .
sf (v2) Para familiarizarse con sf (v2), siga las instrucciones de instalación , que le mostrarán cómo pasar a sf (v2) y cómo volver a su instalación CLI actual si es necesario.
sf (v2): Creamos un alias para sfdx dentro de sf (v2), para que no necesite actualizar sus scripts de sfdx a sf . Dado que sf (v2) utilizará el alias sfdx, deberá desinstalar sfdx para que ese nombre esté disponible para sf (v2)
La CLI sf (v2) no se puede instalar en una máquina que tenga sfdx instalado. Según las instrucciones de instalación de sf (v2), primero debe desinstalar sfdx . Si no desinstala primero sfdx y, en su lugar, intenta instalar sf a través del paquete npm @salesforce/cli , que ahora alberga sf (v2), la instalación fallará. Tenga en cuenta que su CI no debe instalar sfdx , solo sf(v2) .
Estén atentos para obtener más información sobre cómo pasar de los comandos sfdx -style a los comandos sf -style en la parte final de esta serie de blogs.
Mientras explora sf (v2), recuerde informar cualquier error, solicitud de función o comportamiento sorprendente a través del repositorio CLI GitHub . ¡Estamos emocionados de saber de usted y, como siempre, le agradecemos su apoyo!
Pooja Reddivari es gerente sénior de gestión de productos en la organización Herramientas y experiencia para desarrolladores de plataformas en Salesforce. Le apasiona crear productos escalables y resistentes que deleiten a desarrolladores y clientes. Pooja ha trabajado en las verticales de empresa, educación y fintech con más de 12 años de experiencia como profesional de ingeniería y gestión de productos. Sígala en Twitter @poojasalesforc1 y en LinkedIn .
Philippe Ozil es un defensor principal de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en la plataforma de Salesforce. Escribe contenido técnico y habla con frecuencia en conferencias. Es un desarrollador full-stack y disfruta trabajar en proyectos DevOps, robótica y VR. Sígalo en Twitter @PhilippeOzil o consulte sus proyectos de GitHub @pozil .
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